文章摘要：《我的AI怀疑论朋友们都疯了》

一篇关于AI辅助编程的衷心挑衅，由 Annie Ruygt 配图。

核心论点与作者立场

• 作者认为，尽管他认识的一些最聪明的人将AI视为一时风尚（如NFT），但这种看法是“不严肃的”。
• 即使LLM（大语言模型）的技术发展今天停止，它们仍是作者职业生涯中第二重要的技术进步。
• 本文讨论范围：仅限于LLM对软件开发的影响，不涉及艺术、音乐、写作领域。
• 作者背景：自1990年代中期开始从事软件开发，经验丰富，涵盖C、C++、Ruby、Python、Go、Rust等多种语言和领域。

对LLM辅助编程的现状认知

• 关键认知差异：如果半年前或更早尝试LLM编码失败，那么使用者可能未采用当前主流LLM辅助编码者使用的方法——即“代理”（Agents）。
• 现代LLM编码方式（Agents）：
  • 能自行探索代码库、直接编写文件、运行工具、编译代码、运行测试并迭代结果。
  • 能从代码树或在线资源中提取代码到上下文窗口。
  • 能运行标准Unix工具、与Git交互、运行现有工具（如linters, formatters）。
  • 能通过MCP进行任意工具调用。
• 认为在ChatGPT页面请求代码再粘贴到编辑器中的方式，并非AI拥护者所指的LLM辅助编程。

LLM在编码中的积极作用

• LLM能编写大量繁琐代码，减少Google搜索需求，且不知疲倦。
• 能克服项目启动时的惰性，处理初始设置、依赖等问题，让开发者直接进入“修改代码即见效”的愉悦阶段。
• 能承担重构单元测试等开发者可能拖延的任务，迫使开发者从事“真正的工作”。
• 作者使用 Gemini 2.5，其上下文窗口能容纳50-70kloc代码。

反驳常见疑虑：代码质量与理解

• 针对“不理解LLM生成的代码”：开发者始终对合并到主分支的代码负责，阅读和修改LLM生成的代码是基本要求。
• LLM生成的代码是“可知的”，并非无法理解的“概率性”产物。
• 如果无法理解LLM生成的重复性代码，是“技能问题”。

反驳常见疑虑：幻觉 (Hallucination)

• “幻觉”对于现代编程而言已“或多或少是个已解决的问题”。
• Agents通过lint、编译和运行测试来检测和纠正LLM的“幻觉”错误。
• 如果幻觉对你很重要，说明你的编程语言工具链有问题。

反驳常见疑虑：代码质量低下（像初级开发者）

• 对比成本：Cursor.ai每月20美元，远低于实习生。
• 高级开发者的职责之一是让能力较弱的编码者（无论是人还是AI）变得高效。用好Agents本身是一项技能和工程。
• LLM主要负责打字、Google搜索、编写测试用例、编辑-编译-测试-调试循环等。人类开发者仍负责策划、判断、指导和方向。
• 应反思人类初稿的质量也并非完美。

反驳常见疑虑：不擅长特定语言（如Rust）

• 对LLM的怀疑可能源于其在某些语言（如Rust）上表现不佳，但这更像是语言生态和工具链的问题。
• Go语言因其类型安全、广泛的标准库和推崇惯用法的文化，非常适合LLM生成。
• 开发者会根据LLM的友好程度选择语言，Rust社区应努力改进工具链。

反驳常见疑虑：损害“技艺” (Craft)

• 专业软件开发是解决实际问题，而非追求手工艺。
• 过度追求代码优雅可能是在“磨洋工”（yak-shaving），逃避真正的工作。
• LLM能处理繁琐事务，让开发者专注于真正体现判断和价值的重要工作。

反驳常见疑虑：导致平庸 (Mediocrity)

• 作者欣赏“平庸”代码，认为并非所有代码都需要极致完美。
• LLM提升了代码质量的“下限”，其生成的代码在某些方面（如全面性）可能优于人类。
• LLM可能拥有比多数开发者更丰富的算法知识。
• 即使LLM只能产出平庸代码，也极具价值，因为它减少了人类编写平庸代码的工作量。

其他反驳与观点

• 对“永远不会达到AGI”：作者表示“不在乎”。关注点在于工具是否有效。
• 对“抢走工作”：承认LLM可能取代许多软件开发者，这是技术发展的常态，软件行业不应有特权。
• 对“抄袭/版权”：作者尖锐指出，软件开发者在历史上对知识产权表现出极大蔑视，现在以此为由反对LLM是“特殊辩护”。LLM对代码的“消化”程度远超人类。

LLM辅助编程的最新进展与未来展望

• LLM辅助编程发展迅速：当前已进入“异步代理”（asynchronous agents）阶段，开发者可同时分配多个任务给LLM处理。
• 作者朋友体验：“像在喝火箭燃料”，未拥抱AI的同事则“像在原地踏步”。
• 作者亲身经历：使用GPT-4o在几秒内诊断出困扰数月的LVM元数据损坏问题。
• 作者自认非激进派或未来主义者，但坚信AI领域正在发生真实而重大的变革。
• 对AI的过度讨论令人厌烦，但其重要性堪比2008年的智能手机。
• 对“随机鹦鹉”等轻蔑说法将难以在现实面前立足，聪明的怀疑论者最终会接纳并极大提升编码代理的效能。

---

摘要说明：事实指文章中陈述的客观信息、作者经历或具体技术细节。 观点指作者的判断、推测、评价或主观感受。 关键结论是作者特别强调或总结性的观点。